√什么是轨迹模型？
简单来说，轨迹模型分组无非将多次测量的变量或多个变量进行聚类，将其整理成一个变量，比如多次测量的暴露因素聚类成一个暴露因素。
那么这个暴露因素可以分为：持续上升，先上升后下降，持续下降这么几组。
接着，这个暴露因素纳入到预测模型中作为一个因子，在这种情况下，基于轨迹模型分组的变量就可以作为预测因子了。
当然，这也是要有一定条件的。
如果预测因子是一个重复测量的数据，目前比较好的方法也就是采用轨迹模型进行分组，然后再作为预测因子；
如果预测因子是多个不同的变量，多个变量降维成一个变量，一定会损失部分的信息。轨迹模型实质上是一个降维的过程，这时通过轨迹模型分组构建的模型不一定会比多个变量直接纳入模型的效果好。
但话又说回来了，如果不同变量之间有较强的关联性，采用轨迹模型分组，建模的效果可能会比较好。
这个统计问题就解答到这里，大家可以关注我的公众号“医学论文与统计分析”，我们将分享更多统计学知识！
